Sztuczna inteligencja to matematyka oparta na algorytmach
Sztuczna inteligencja to matematyka, która jest nieodłączną częścią naszego życia, która nie dzieje się za sprawą magicznej różdżki.
AI wykorzystuje technologie, z których korzystamy na co dzień – nasze telefony rozpoznają nasze twarze, angażujemy się w płynne rozmowy z modelami językowymi, takimi jak ChatGPT, a platformy takie jak Amazon wydają się wiedzieć, czego chcemy, zanim jeszcze to zrobimy. Aplikacje mogą wydawać się magiczne, ale kryje się za nimi dobrze zorganizowany świat matematyki, danych i mocy obliczeniowej, który sprawia, że sztuczna inteligencja działa.
Sztuczna inteligencja, szczególnie w swoich najbardziej ekscytujących formach, takich jak głębokie uczenie się i sieci neuronowe (NN), jest zakorzeniona w matematyce, w szczególności w rachunku różniczkowym, i bogactwie danych. Pierwsze koncepcje sieci neuronowych pojawiły się w latach 60. ubiegłego wieku, a ich celem było naśladowanie ludzkiego mózgu poprzez tworzenie sztucznych systemów, które mogłyby odbierać i przetwarzać bodźce, co skutkowałoby reakcją. Podobnie jak ludzki mózg, sztuczne neurony tworzą połączone ze sobą warstwy, w których każda warstwa odbiera dane wejściowe, przetwarza je i wysyła sygnały do następnej.
Weźmy na przykład rozpoznawanie twarzy. Sztuczna inteligencja, która odblokowuje telefon, jest szkolona, aby odpowiedzieć na proste pytanie: „Czy to twarz właściciela telefonu?”. Gdy odpowiedź brzmi „tak”, telefon zostaje odblokowany. To, co dzieje się za kulisami, to złożona seria operacji matematycznych, w których każdy sztuczny neuron przekazuje sygnały o różnej sile – jak pokrętła, które kontrolują, jak duży wpływ ma jeden neuron na drugi. Trenowanie tych sieci oznacza dostosowywanie tych milionów, a nawet miliardów pokręteł w celu zminimalizowania błędów, przy użyciu rachunku różniczkowego jako narzędzia prowadzącego do osiągnięcia dokładności.
Piękno sieci neuronowych polega na ich zdolności do uczenia się na podstawie dużych zbiorów danych, rozpoznawania wzorców i uogólniania tej nauki na nowe, niewidoczne przykłady. Jednak pomimo swojej sprawności, sieci neuronowe są dalekie od doskonałości. W laboratorium NEural Transmissions (NETS) na Florida Tech większość badań koncentruje się na zrozumieniu, kiedy i dlaczego sieci neuronowe zawodzą – szczególnie w środowiskach o wysokiej stawce, w których błędy mogą mieć poważne konsekwencje.
Spojrzenie w głąb sieci neuronowych
Jednym z największych wyzwań w pracy ze sztuczną inteligencją i sieciami neuronowymi jest ich „czarna skrzynka”. Sieci neuronowe są niezwykle potężne, ale często popełniają błędy, których przyczyn w pełni nie rozumiemy. Aby rozwiązać ten problem, naukowcy z NETS Lab opracowali technikę o nazwie PEEK, prowadzoną przez doktorantkę Mackenzie Meni. PEEK pozwala naukowcom „zajrzeć” do wewnętrznego funkcjonowania sieci neuronowych, wizualizując, na jakich szczegółach sieci te koncentrują się podczas podejmowania decyzji.
Wyniki są ekscytujące i pouczające. PEEK nie tylko pomaga wyjaśnić decyzje podejmowane przez sieci neuronowe, ale może również ujawnić tendencyjność danych, która może wpływać na nieprawidłowe wyniki. Jeszcze bardziej obiecujący jest fakt, że PEEK czasami rozpoznaje prawidłowe wyniki z wewnętrznego działania sieci neuronowej, nawet jeśli sama sieć nie daje właściwej odpowiedzi. Trwające prace mają na celu wykorzystanie tych „poprawionych” wyników jako zabezpieczenia przed awarią w celu wychwytywania i eliminowania błędów w locie, dzięki czemu sztuczna inteligencja będzie bardziej niezawodna w krytycznych zastosowaniach.
Współpraca interdyscyplinarna
Wszechstronność sieci neuronowych pozwala badaczom na współpracę w różnych dyscyplinach. W laboratorium NETS sztuczna inteligencja jest stosowana nie tylko do tradycyjnych problemów informatycznych – jest również wykorzystywana do rozwiązywania wyzwań w dziedzinach takich jak inżynieria lotnicza i biomedyczna.
We współpracy z Laboratorium Autonomii, doktorantka Trupti Mahendrakar pracowała nad algorytmami widzenia i naprowadzania dla autonomicznych rojów satelitów w ramach projektu finansowanego przez Laboratorium Badawcze Sił Powietrznych (AFRL). Wykorzystanie sieci neuronowych w tym kontekście pomaga opracować autonomiczne systemy, które mogą kierować satelitami, aby poruszały się w formacji lub wykonywały zadania, takie jak inspekcja, bez interwencji człowieka. Podobnie doktorant Nehru Attzs opracowuje algorytmy do śledzenia komponentów satelity w czasie rzeczywistym, poprawiając wydajność i dokładność misji kosmicznych.
Laboratorium NETS aktywnie przyczynia się również do postępu w technologii medycznej. Laboratorium Wieloskalowych Płynów Sercowo-Naczyniowych nawiązało współpracę z laboratorium w celu opracowania sieci neuronowych zdolnych do oszacowania dynamiki przepływu krwi w naczyniach krwionośnych pacjenta, zapewniając nieinwazyjne oceny w czasie rzeczywistym. Aplikacja ta może pomóc zespołom medycznym w stawianiu szybkich diagnoz i dostosowywaniu planów leczenia dla pacjentów z chorobami układu krążenia, oferując wgląd w to, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować medycynę.
Inny ekscytujący projekt prowadzony przez doktorantkę Ariannę Issitt i profesora Ryana Stinnetta obejmuje pracę w AFRL nad rozmieszczeniem „satelitów ścigających”, które kontrolują inne statki kosmiczne, rejestrując obrazy o wysokiej rozdzielczości w celu tworzenia rekonstrukcji 3D. Celem jest zaprojektowanie optymalnych orbit dla tych satelitów ścigających i wdrożenie tych rozwiązań przy użyciu komputerów do lotów kosmicznych. Praca ta podkreśla, w jaki sposób sztuczna inteligencja może odgrywać kluczową rolę w optymalizacji i automatyzacji złożonych procesów w eksploracji kosmosu.
Sztuczna inteligencja w zastosowaniach krytycznych dla bezpieczeństwa
Prace prowadzone w NETS Lab pokazują, że sztuczna inteligencja to nie magia – to matematyka. Każde zadanie wykonywane przez sieć neuronową opiera się na obliczeniach, ogromnych zbiorach danych i znacznej mocy obliczeniowej. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach krytycznych dla bezpieczeństwa, takich jak lotnictwo i medycyna, gdzie błędy mogą mieć tragiczne konsekwencje. Praca NETS Lab nad zrozumieniem trybów awarii sztucznej inteligencji oraz poprawą przejrzystości i niezawodności sieci ma kluczowe znaczenie dla uczynienia tych technologii realnymi do wykorzystania w świecie rzeczywistym.
W szerszym kontekście sztucznej inteligencji podjęto liczne wysiłki w celu stworzenia bardziej interpretowalnych sieci neuronowych. Naukowcy z MIT i IBM pracowali na przykład nad opracowaniem przejrzystych modeli sztucznej inteligencji, które pozwolą na większą kontrolę procesów decyzyjnych, zwłaszcza gdy sztuczna inteligencja jest wdrażana we wrażliwych dziedzinach, takich jak finanse czy opieka zdrowotna. Wysiłki te mają ten sam podstawowy cel – demistyfikację sztucznej inteligencji i uczynienie jej procesu decyzyjnego bardziej zrozumiałym i godnym zaufania.
Podobnie DeepMind firmy Google pracuje nad zwiększeniem zrozumiałości swoich modeli, aby uniknąć takich kwestii, jak stronniczość sztucznej inteligencji. Potrzeba wyjaśnienia sztucznej inteligencji jest coraz bardziej krytyczna, ponieważ modele te są wykorzystywane do podejmowania decyzji, które mają wpływ na ludzkie życie, takich jak wymiar sprawiedliwości w sprawach karnych lub zatwierdzanie pożyczek. Rozumiejąc, w jaki sposób modele AI dochodzą do swoich wniosków, programiści mogą korygować uprzedzenia, ograniczać błędy i tworzyć bardziej etyczne wykorzystanie technologii AI.
Sztuczna inteligencja może wydawać się magiczna, ale u jej podstaw leży połączenie algorytmów matematycznych, danych i mocy obliczeniowej. Od kierowania satelitami w kosmosie po monitorowanie przepływu krwi u pacjentów, sieci neuronowe udowadniają swoją wszechstronność i potencjał. Jednak systemy te, choć potężne, nie są nieomylne, a zrozumienie ich ograniczeń i trybów awaryjnych jest kluczem do ich skutecznego i bezpiecznego wykorzystania.
Szymon Ślubowski
